Previsao e preditivismo em modelos lineares com e sem erros nas variaveis preditivas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1997
Autor(a) principal: Campos, Loretta Betzabe Rosa Gasco
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-114818/
Resumo: A primeira parte desta tese trata da previsao do total populacional em modelos de superpopulacao com erros nas variaveis preditoras, assumindo que a distribuicao conjunta dos erros do modelo e das variaveis preditoras pertence a classe das distribuicoes elipticas. O comportamento assintotico do estimador de regressao usual para o total populacional e de um outro previsor tipo regressao obtido a partir de um estimador consistente do coeficiente de regressao do modelo de superpopulacao e estudado. A segunda parte do trabalho esta direcionada ao desenvolvimento de teoremas tipo forma finita de finetti para modelos com erros nas variaveis e modelos de regressao multivariados e das condicoes para obter as formas infinitas correspondentes. No caso de modelos com erros nas variaveis, uma estrutura especial de invariancia sob grupos de transformacoes e introduzida para que o problema possa ser tratado